본 논문에서는 PSNR 을 높이도록 최적화된 HEVC 의 율-왜곡 최적화(RDO)를 MS-SSIM 를 높이도록 하여 RDO 를 수행 하도록 한다. 구현 방법으로는 MS-SSIM 도출 방법과 비슷하도록 원본과 4 단계의 저역 통과 필터(LPF)를 통과한 결과에 대한 DCT(Discrete Cosine Transform) 를 수행하고 그 AC 계수의 비율로 lagrange multiplier(${\lambda}$)를 수정하는 방식이다. AC 계수 비율과 MS-SSIM 에서 도출 된 가중치, LPF 특성 등에 따라 새롭게 각 스케일의 가중치를 결정하여 최종적으로 ${\lambda}$ 가중치를 결정하여 그 결과를 바탕으로 RDO 를 수행한다. 시뮬레이션을 통해 제안의 방법과 HEVC reference software 의 BD-rate 계산 결과 7%의 PNSR, -13.2%의 MS-SSIM 를 얻을 수 있었고 이에 따라 주관적 화질을 개선했다고 할 수 있다.
본 논문에서는 무선 모바일 애드 혹 네트워크상에서 스트리밍 미디어 서비스 향상을 위한 프록시 기반 캐싱 최적화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 WLAN상에서 미디어 서버와 노드들 간의 통신을 위해 프록시를 사용하며, 프록시는 무선 엑세스 포인터 근처에 설치한다. 그리고 캐싱 최적화가 수행되도록 NFCO(non-full cache optimization)과 CFO(cache full optimization)기법을 제안한다. NFCO와 CFO는 프록시에서 스트리밍이 수행될 때 캐시의 성능을 최적화하기 위해 사용된다. 제안된 기법의 성능을 알아보기 위하여 본 논문에서는 제안된 기법과 서버-중심 스트리밍 기법, 그리고 전송율 왜곡 스트리밍 기법과의 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 제안된 기법이 서버-중심 스트리밍 기법과 전송율 왜곡 스트리밍 기법에 비해서 최적화 성능이 우수함을 알게 되었다.
H.264/AVC에서는 율-왜곡 최적화 기법을 사용하여 부호화 성능을 이전 보다 대폭 향상시켰다. 율-왜곡 최적화 기법은 선택할 수 있는 모든 코딩 모드들의 비용을 계산한 후, 최소의 비용을 가진 모드를 선택하여 부호화를 한다. 따라서 코딩 모드들이 많아질수록 복잡도 역시 증가하며, 기존 표준보다 다양한 코딩모드를 지원하는 H.264에서는 복잡도가 더 많이 증가한다. 본 논문에서는 SAHTD(Sum of Absolute Hadamard Transform Difference)를 이용하여 화면 내 모드 결정부에서 빠른 화면내 모드 결정을 하면서도 압축 손실이 적게 발생하는 방법을 제시하였다. 휘도 신호 $16{\times}16$블록, 휘도 신호 $4{\times}4$블록, 색차 신호 $8{\times}8$블록 모두 SAHTD를 기준으로 최적의 모드가 결정된다. 휘도 신호 $16{\times}16$블록에서 SAHTD값에 따라 $4{\times}4$블록 부호화 과정을 조기 종결이 가능하게 하는 것과, 휘도 신호 $4{\times}4$에서는 SAHTD 값이 가장 낮은 3개의 모드와 MPM(Most Probable Mode)을 후보 모드로 선택하여 율-왜곡 최적화를 수행하는 방식이 사용되었다. MPM이 SAHTD값이 가장 낮을 경우 MPM이 휘도신호 $4{\times}4$블록의 최적의 모드로 선택되고 종료된다. JM 참조 소프트웨어를 통한 실험결과 제안된 기법은 기존 JM의 방식에 비해 화면 내 프레임의 부호화 시간의 84.7% 감소와 0.049dB의 PSNR 감소율, 0.595%의 비트 증가율을 보여주었다.
높은 효율을 가진 비디오 압축 코덱인 H.264/AVC는 예전보다 압축 성능을 향상 시키기 위한 방법 중 하나로 율-왜곡 최적화 기법이라는 것을 사용한다. 이 기법은 압축된 결과를 가지고 손실과 압축률 두 가지를 모두 고려하여 어떤 경우가 더 최적의 압축인가 하는 것을 판별하는데, 여기서 모든 경우에 대해 압축을 수행해야 함으로 이전 보다 몇 배나 높은 복잡도를 가질 수 밖에 없다. 이러한 문제를 해결하고자 하는 노력으로 본 논문에서는 SAHTD(Sum of Absolute Hadamard Transform Difference)라는 기준을 사용하여 이를 이용해 율-왜곡 최적화 기법을 사용하지 않거나, 사용을 최소화 하면서 압축 효율을 유지하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 휘도 신호 $8{\times}$8과 $4{\times}4$블록을 위한 방법을 제시하고 있다. 이 두 가지 크기의 블록에 대해서 SAHTD값을 구해 SAHTD가 낮은 순으로 모드들을 정렬하고, 이것이 가장 낮은 3개의 모드를 선택해 이것 중에 MPM이 포함되지 않았을 경우에 대해서는 MPM을 포함해 4개의 모드를 선택해 압축을 수행하도록 한다. 여기서 얻은 모드들 중에 SAHTD값이 일정 값 이상 더 낮은 모드가 존재할 경우, 그 모드들에 대해서만 율-왜곡 최적화 기법을 수행한다. 이를 통해 최적의 모드일 가능성이 낮은 모드들에 대한 부가적인 연산 수행을 방지하게 된다. 휘도신호 16x16이나 색차 신호 압축의 경우에는 SAHTD를 사용하여 가장 낮은 SAHTD값을 갖는 모드를 최적의 모드로 결정한다. JM 참조 소프트웨어를 통한 실험결과 제안된 기법은 기존 JM의 방식에 비해 화면 내 프레임의 부호화 시간의 82.2% 감소와 0.042dB의 PSNR 감소율, 0.527%의 비트 증가율을 보여주었다.
본 논문에서는 하이브리드 다중 표현(hybrid multiple description) 개념을 이용하여 에러가 발생하기 쉬운 환경에서 사용될 수 있는 강인한 동영상 압축 알고리듬을 제안한다. 다중 표현 압축은 단일 표현 압축(single description coding. SDC) 보다 패킷 손실 율(packet loss rate, PLR)이 높은 환경에서 에러에 더 강인성을 갖는다. 그러나 PLR 이 낮은 환경에서는 과도한 중복량(redundancy) 때문에 성능이 저하되는 문제가 발생한다 이러한 MDC 의 문제를 해결하기 위해서 채널 환경에 따라 SD/MID 를 전환할 수 있는 방법을 제안한다. 좀더 자세히 설명하면, 낮은 PLR 에서는 압축 효율을 위하여 SDC 를 사용하고 높은 PLR 환경에서는 에러에 대한 강인성을 위해 MDC 를 사용한다. SD/MD 전환을 최적화시키기 위해 비트율-왜곡 최적화 프레임웍(rate-distortion optimization framework)을 사용한다. 부호화시에 복호기에서의 왜곡(distortion)을 정확히 예측하기 위해서 ROPE(recursive optimal per-pixel estimate) 방법을 사용한다. 모의 실험 견과 제안된 SD/MD 전환 방법이 기존의 SDC-ROPE 와 MDC-ROPE 보다 모든 에러 환경에서 더 효과적임을 알 수 있다.
본 논문에서는 채널용량이 제한되고 에러에 민감한 무선환경을 고려하여 압축율이 기존의 방식보다 크고, 에러에 강인한 JPEG-2000 압축 표준을 기반으로 하여 새로운 EREC 기법을 적용한 에러강인 부호화를 제안하였다. JPEG-2000의 웨이브렛 변환 기반 내장형부호화기법(EBCOT)이 가지고 있는 슬롯 당 고정 비트율은, 율왜곡(R-D) 최적화에 의하여 가변 비트율로 변환하였고 여기에 EREC 기법을 적용하였다. 모의실험은 제안된 방법이 기존의 채널 코딩과 블록 경계 표시 헤드를 이용한 기존방법보다 특히 낮은 비트율에서 더욱 좋은 에러보정 능력을 보이는 것을 검증하였다.
H.264 영상 부호화 표준은 인트라 예측에서 압축 효율을 향상시키기 위해 율-왜곡 최적화(RDO : Rate Distortion Optimization) 방법을 사용한다. 이러한 방법을 사용함으로써 현재 블록에 대한 최적의 부호화 모드의 선택이 가능해졌지만 복잡도와 연산은 이전대비 더욱 증가하였다. 본 논문은 우세한 에지 방향(DED : Dominant Edge Direction)의 예측을 통한 고속인트라 모드 결정 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이 알고리즘은 이산 코사인 변환(DCT : Discrete Cosine Transform) 계수를 근사화하여 이용한다. DED를 예측함으로써 $4{\times}4$ 휘도 블록의 경우 최적 모드 결정을 위한 율-왜곡 최적화 계산에 9개 모드 중 3개 모드가 선택된다. $16{\times}16$ 휘도 블록과 $8{\times}8$ 색상 블록의 경우 4개 모드 대신에 2개 모드가 최적 모드 결정을 위해 율-왜곡 최적화 계산을 수행한다. 이러한 방법을 이용한 실험 결과 인트라 전체 검색 방법대비 약 72%의 연산시간이 감소하는 결과를 보여준다.
H.264/AVC 표준은 부호화 효율을 향상시키기 위해 각 매크로블록의 최적 부호화 모드를 결정하는 율-왜곡 최적화 기법을 사용한다. 율-왜곡 최적화 기법은 기존의 비디오 압축 표준보다 부호화 효율을 향상시키지만 매크로블록의 최적 부호화 모드를 결정하기 위해서 전체 모드에 대해 율-왜곡 최적화 과정을 수행해야하므로 부호화기의 복잡도가 매우 증가하게 된다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도 감소를 위해서 방향성 기울기를 이용한 고속 화면내 예측 모드 결정 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2-경로 구조로 구성되었다. 첫 번째 경로는 방향성 기울기를 계산하여 제안된 예측 모드 결정 방법에 따라 $16{\times}16$ 화면내 예측 모드를 결정한다. 두 번째 경로는 $4{\times}4$ 화면내 예측의 최적 모드를 결정한다. $4{\times}4$ 화면내 예측에서 지원하는 9가지 예측 모드 중 3가지 예측 모드에 RDO 과정이 수행된다. 각 경로에서 결정된 두 가지 모드의 비용을 비교하여 최적 모드를 결정한다. 모의실험을 통해 제안 방식이 참조 소프트웨어와 비교하여 무시할 수 있는 화질 손실과 평균적으로 77%의 계산량을 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
가장 최근에 표준화가 완료된 동영상 압축 코덱인 H.264/AVC는 율-왜곡 최적화를 사용하여 압축률이 상당히 향상되었다. 율-왜곡 최적화는 다수의 후보 모드들 중에서 최적의 모드를 결정하기 위한 수단이며, 모든 모드에 대하여 라그랑지안 비용을 계산하여 그 비용이 가장 적은 모드를 최적의 모드로 결정한다. 하지만 이 방법의 사용으로 인하여 H.264/AVC 부호기의 계산 복잡도가 상당히 증가하였다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 화면 내 예측 부호화의 율-왜곡 최적화의 사용으로 인한 계산 복잡도를 감소시키는 고속 화면 내 예측 모드 결정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Intra$4{\times}4$와 Chroma Intra의 부호화 속도를 향상시키기 위하여 최고 확률 모드(MPM)가 가장 최적의 예측 모드인 경우를 미리 판단하여, 이 경우에는 율-왜곡 최적화 과정을 생략하고 최고 확률 모드를 사용하여 부호화한다. 또한 이 방법을 색차 화면 내 예측 모드에 유사하게 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 손실이 거의 없이 평균 약 63%의 부호화 시간을 절약하였다.
본 논문에서는 3차원 비트율-왜곡 최적화 기반 블록 부호화를 이용하는 새로운 임베디드 비디오 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 입력되는 비디오 프레임에 움직임 보상 시간적 필터링(Motion Compensated Temporal Filtering, MCTF)를 적용하여 비디오의 시간적 중복성을 제거한 후, 비디오 프레임에 2차원 이산 웨이브렛 변환을 수행하여 공간적 중복성을 제거한다. 이러한 방법으로 생성된 3차원 웨이브렛 계수들은 비트율-왜곡비 기댓값에 따라 정렬되며 3차원 블록분할 부호화 방법을 이용하여 부호화된다. 또한 제안한 방법은 임베디드 특징을 유지하면서도 효과적으로 컬러 비디오를 부호화하는 방법과 효율적인 비트율 제어 방법을 사용한다. 실험 결과는 제안한 방법이 임베디드 비트스트림을 생성하면서도 기존의 비디오 압축 방법과 비교하여 우수한 성능을 제공함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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